사물 인터넷은 여러 산업분야에 적용되어 새로운 서비스를 창출하는 기술 중 하나로 주목 받고 있다. 사물 인터넷은 기존의 네트워크 기술을 활용하여 사물들 간의 인터넷 연결을 제공하여 서비스를 창출 할 수 있다. 사물 인터넷을 이용하여 다양한 데이터의 수집되면서 사용자 맞춤형 서비스들이 만들어 질 수 있다. 농업 분야에서도 사물 인터넷을 이용하여 지속 가능한 농업 실현과 경쟁력 제고를 추진하고 있고 농업에서의 사물 인터넷 융합은 스마트 농업으로의 확대를 추진하고 있다. 국내에서도 사물 인터넷 기술을 이용한 농업 경쟁력 제고를 위해 농림축산식품부에서는 스마트 팜 확산 대책을 마련하여 추진하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 사물 인터넷 기반의 농업 융 복합 사례 연구를 통해 향후 스마트 농업의 발전 모델을 제시한다.
농촌의 인구 감소, 고령화에 따른 농촌 인력 부족, 기후 변화에 따른 병해충 증가로 인해 어려움을 격고 있는 농업에 생산성을 높이고, 농산물의 품질을 향상시키는 기술 중 하나가 IoT를 활용한 스마트 팜 기술이다. 기존의 IoT를 활용한 스마트 팜은 단순히 농장을 모니터링하거나, 스마트 식물 재배기 구현, 온실 자동 개폐 시스템 등이 있다. 본 논문은 사물 인터넷의 산업 표준 프로토콜인 MQTT와 사물 인터넷의 대표적인 개발 미들웨어인 Node-RED을 기반한 스마트 팜 시스템을 구현한다. 먼저, 아두이노 센서들로 데이터를 추출하고, MQTT 프로토콜을 사용하여 IoT 디바이스에서 데이터를 수집하고 전송한다. 그런 다음, Node-RED를 사용하여 MQTT 메시지를 처리하고 데이터를 저장하기 위해 대표적인 NoSQL인 MongoDB에 실시간적으로 센싱 데이터를 저장한다. 농장 관리자는 본 스마트 팜 시스템을 통해 컴퓨터나 모바일 폰을 이용하여 시간과 공간에 제약없이 언제 어디든지 실시간적으로 스마트 팜에 센싱 정보를 확인할 수 있다.
최근 우리나라는 농업인구의 고령화와 감소로 농업 환경이 급격히 변하고 있으며 이러한 문제를 해결하기 위해서는 농업의 생산성 향상과 노동력 절감이 절실히 요구되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ICT 기술과 융합된 스마트팜이 그 한 대안으로 제시되고 있다. 국내에서 스마트팜은 현재 주로 온실에 보급되어 활용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 스마트팜 기술을 새싹삼을 재배하는데 적용하고자 한다. 이를 위해 묘삼(1.0g내외)을 사용하여 온실에서 수경재배와 화학농약을 사용하지 않는 청정한 환경관리 기술로 단기간(2~3개월)에 생산되는 수삼인 새싹삼을 재배하기 위한 고형 배지, 베드를 개발하였다. 또 이러한 환경에서 새싹삼의 생육과정을 모니터링하고 구동장치들을 제어하기 위해 사물인터넷 기반의 생육환경관리시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 시간과 공간의 제약없이 작물의 생육환경을 관측하고 자동 및 원격으로 제어할 수 있는 스마트팜 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 스마트팜 플랫폼은 환경 데이터 수집을 위한 다양한 아두이노 센서 모듈, 웹과 데이터베이스 서버, 애플리케이션을 이용한 자동 및 원격 제어, 총 3가지 기술로 구성된다. 사용자가 앱을 통하여 언제 어디에서나 농장 주변의 환경 정보를 조회하고 원격으로 제어하면 농사에 대한 노동력 절감 뿐만 아니라 시간적·공간적 구속으로부터 자유로워져 여유시간도 늘고 삶의 질도 개선될 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1427-1435
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2017
최근 농업 분야에서는 빅데이터와 사물인터넷을 이용한 스마트팜의 확산이 이루어지고 있다. 스마트팜은 첨단 정보통신기술을 농업에 활용하여 농작물의 높은 생산성과 우수한 품질을 가져다줄 것으로 주목받고 있다. 스마트팜은 복합 환경제어시스템으로 온실 안에서 자라고 있는 농작물의 생육환경을 자동적으로 측정하여 실시간으로 환경 정보가 방대한 양의 데이터로 쌓이고 있다. 따라서 측정된 빅데이터를 활용한 농작물의 통계적 최적 생육환경설정 모형은 스마트팜에서 의사결정을 하는데 도움이 될 것으로 사료된다. 본 연구에서는 스마트팜 토마토 농가에서 실제로 수집된 자료를 이용하여 수확량과 환경변수의 연관성을 알아보고 이것을 토대로 수확량을 예측하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 먼저 토마토 생육과정을 고려하여 환경인자에 대해서 적절한 변수 변환을 한 후 새롭게 생성된 변수들을 이용하여 모형을 적합시켰다. 그리고 적합된 통계적 모형을 이용하여 토마토의 수확량에 영향을 미치는 최적환경인자를 도출하였고, 이를 바탕으로 토마토 농가의 수확량을 예측할 수 있었다. 결론적으로 본 연구결과는 통계적 모형을 활용하여 토마토 생산성을 향상시킬 수 있는 최적의 생육환경을 조절할 수 있는 재배전략을 제시하는데 의미가 있을 것으로 기대된다.
신품종 농작물 생육 환경 모니터링을 위해 보급형 스마트센서 태그 기술을 활용한 농업 생산 인프라 구축 및 농업 자원 관리 체계 강화가 필요하다. 또한, IoT 기술을 활용한 고품질의 신품종 농작물 개량 인프라 구축 및 모니터링 체계를 강화해야 하며, 신품종 작물 개량에 필요한 환경 모니터링을 위한 보급형 스마트 센서 (RFID UHF Sensor Tag) 기술이 스마트팜 환경에서 절실히 필요한 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 이기종 통합 센서 기반의 스마트 태그 기능을 구현할 수 있는 통합 센서를 구현하였다. 또한, 구현된 스마트 통합 태그와 스마트폰 연동을 통해 농작물을 실시간으로 관리할 수 있는 기술을 개발하였다. 이를 위해, RFID와 블루투스 통신이 가능한 통합형 안테나를 구성하였고, 블루투스 기능을 통하여 스마트폰에서 직접 정보를 수집할 수 있는 통신 방법을 병행하였다.
사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 전력 사용량 모니터링은 스마트팜 운영비 절감 기술 개발을 위한 기초자료로 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 멜론 생산 스마트팜 운영 중 실시간 전력사용량 모니터링 시스템을 설치한 예를 소개하고 이를 이용하여 수집된 데이터를 실시간으로 활용하는 방법을 제안한다. 전력사용량 모니터링 시스템의 실증을 위하여 멜론 스마트팜에서 3개월의 멜론 재배기간 동안 보일러, 양분분배 시스템, 자동제어기, 순환팬, 보일러제어기, 기타 IoT 관련 유틸리티 등 스마트팜 시설에서 사용하는 개별 전원 기구들의 전력사용량 데이터를 수집하였다. 모니터링 결과를 이용하여 전기에너지 소비패턴의 예시를 분석하고, 측정 데이터를 최적으로 활용하기 위해 필요한 고려사항을 제시하였다. 본 논문은 전력사용량 모니터링 시스템을 새로이 구축하고자 하는 유저들에게 기술적 진입장벽을 낮추고 생성된 데이터 활용 시 시행착오를 줄이는 데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.
4차 산업혁명의 핵심 기술인 IoT, Big-data, AI, Cloud 기술들이 최근 다양한 분야에서 신성장 동력의 핵심 기반 기술로 활용되고 있다. 이에 농업 분야에도 예외 없이 이러한 핵심 기술들이 적용되어 시공간의 제약 없이 원격 및 생산의 자동화를 통해 농업 분야의 문제점인 노동력 부족 현상 해결, 생산비 절감, 환경 부담 절감 등에 기여하고 있다. 그러나 이러한 핵심 기술을 활용함에 따라 농업 분야에도 보안 사고 사례가 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 스마트 팜을 기초, 중간, 고도의 3단계로 구분하여 단계별 특성, 보안 위협 및 대응 방안을 제시하고자 한다. 특히 클라우드 플랫폼하에서 컨테이너 기반 다양한 서비스 및 연구가 증대됨에 따라 이에 대한 보안 위협을 중심으로 대응 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 상업적인 목적으로 미꾸라지, 잉어, 메기 등의 어종을 활용한 아쿠아포닉스 시스템과 다르게 가정에서 반려어로 사육하는 열대 어종인 구피를 활용한 가정용 아쿠아포닉스의 적용 가능성을 탐색한 논문이다. 가정에서 아쿠아포닉스의 적용이 쉽도록 사물 인터넷 기술을 활용하여, 수조, 수초, 수경재배 화분, 식물생장용 LED, 아두이노 센서 등을 연결하여 시스템을 갖추었다. 수경재배 작물로는 가정에서 쉽게 구할 수 있고 소비할 수 있는 상추를 선택하였다. 열대어를 활용한 아쿠아포닉스의 적용 가능성을 확인하기 위해 동일한 환경의 수경재배 작물을 대조군으로 성장률을 비교하였다. 열대어를 활용한 아쿠아포닉스 작물의 성장률은 수경재배 작물의 성장률 대비 77.4% 정도였으며 이것은 향후 사육 열대어의 수, 성장에 적절한 산도(pH) 조절 등의 조건을 충족시킬 경우 수경재배와 동일한 효과를 낼 수 있다고 볼 수 있으며 향후 이를 활용하여 가정에서 적용 가능한 아쿠아포닉스 표준 시스템을 개발할 수 있다.
실제 복잡다난한 농작물 밭 환경에서 잡초를 정밀하게 검출하는 것은 이전의 접근방법들로는 이미지 프레임을 정확하게 처리하는 속도 면에서 부족했다. 식물의 질병 분류 문제가 중요시 되는 상황에서 특히 작물의 잡초 문제는 큰 화제가 되고 있다. 이전의 접근방식들은 빠른 알고리즘을 사용하지만 추론 시간이 실시간에 가깝지 않아 통제되지 않은 조건에서 비현실적인 해결책이 된다. 따라서, 복잡한 벼 잡초 검출 과제에 대한 탐지 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 우리의 접근 방식의 추론 시간은 잡초 검출 과제에서 상당한 시간절약을 보여준다. 실제 조건에서 실제로 적용할 수 있는 것으로 나타난다. 주어진 예시들은 쌀의 두 가지 성장 단계에서 수집되었고 직접 주석을 달았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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